跨表汇总统计需先JOIN连接多表，再GROUP BY分组，最后用SUM/COUNT/AVG等聚合函数计算；关键在厘清主表、关联逻辑、数据质量及避免笛卡尔积。
跨表汇总统计的核心是先用 JOIN 连接多张表，再用 GROUP BY 分组，最后用 聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG）计算指标。关键不是堆叠表，而是理清业务关系——哪张是主表？关联字段是否唯一？空值要不要排除？
明确主表和关联逻辑
比如统计「每个部门的员工数和平均薪资」，部门表（dept）是主表，员工表（emp）是明细表，通过 dept_id 关联。如果部门没有员工，用 LEFT JOIN 保留部门记录；若只看有员工的部门，用 INNER JOIN 更高效。
- 确认主键/外键：dept.dept_id 是主键，emp.dept_id 是外键
- 检查数据质量：emp.dept_id 是否存在 NULL？会影响 COUNT 结果
- 避免笛卡尔积：确保 ON 条件写对，不漏加 JOIN 条件
写法模板：从简单到带条件
基础写法（部门人数+平均薪资）：
SELECT d.dept_name, COUNT(e.emp_id) AS emp_count, ROUND(AVG(e.salary), 2) AS avg_salary FROM dept d LEFT JOIN emp e ON d.dept_id = e.dept_id GROUP BY d.dept_id, d.dept_name;
进阶加条件（只统计在职员工，且部门平均薪资 > 8000）：
- WHERE 过滤行（在分组前）：加
e.status = 'onboard' - HAVING 过滤组（在分组后）：加
HAVING AVG(e.salary) > 8000 - 注意：WHERE 不能用聚合结果，HAVING 不能用非分组字段（除非是聚合函数）
三张表以上怎么处理？分步连、别名清
例如：部门 → 员工 → 订单，要统计「各部门订单总金额」。不要一次性 JOIN 三张表硬套，建议：
- 先明确路径：dept → emp（1:N），emp → order（1:N），所以 dept → order 是 1:N 关系
- 给每张表起简短别名（d/e/o），ON 条件写清楚（e.dept_id = d.dept_id，o.emp_id = e.emp_id）
- 若某环节可能为空（如员工没下单），用 LEFT JOIN 并配合 COALESCE 处理 NULL
- 必要时用子查询或 CTE 拆解逻辑，提升可读性，比如先算每人订单总额，再按部门聚合
性能和易错点提醒
实际跑得慢或结果不对，大概率卡在这几个地方：
- 忘了 GROUP BY 非聚合字段（MySQL 5.7+ 严格模式会报错）
- JOIN 多张大表没加索引：确保关联字段（如 dept_id、emp_id）都有索引
- COUNT(*) 和 COUNT(字段) 区别：后者跳过 NULL，前者统计所有行
- 日期范围写错位置：时间过滤尽量放 WHERE，别放 HAVING，否则先聚合再过滤，浪费资源
